Expertise · Data Science & IA

Vos données. Des décisions.

Valoriser les données que vous produisez déjà : entrepôt et pipelines, modèles prédictifs, tableaux de bord décisionnels et qualité de la donnée. Pour décider sur des chiffres plutôt qu'à l'intuition.

Discuter de votre projet

Le constat

Ce que vous vivez aujourd'hui.

Vos chiffres existent, mais personne ne s'accorde dessus : le résultat du mois n'a pas la même valeur selon qu'il sort de la comptabilité, du CRM ou du tableur de la direction commerciale. Les données utiles sont éparpillées entre un ERP, trois exports et une boîte mail. Un outil de tableaux de bord a été installé il y a deux ans, il tourne encore, et plus personne ne l'ouvre. Pendant ce temps, on vous promet qu'une IA prédira vos ventes à partir de tout ça. Elle ne le fera pas : ce qui manque n'est pas le modèle, ce sont des données datées, complètes et cohérentes.

Notre approche

Comment on s'y prend.

On regarde d'abord ce que vous avez réellement : quelles sources, quelle profondeur d'historique, quelle fiabilité, et surtout quelles décisions vous cherchez à éclairer. Ce diagnostic dit aussi quand la réponse est non, parce qu'un modèle prédictif sans historique suffisant ne s'invente pas. Ensuite on remet les données en ordre et on les rassemble au même endroit : c'est là que passe l'essentiel de la charge d'un projet de données, environ les trois quarts, et l'annoncer d'emblée évite la mauvaise surprise du troisième mois. Vient enfin ce qui se voit : un tableau de bord construit avec celui qui décide, ou un premier modèle comparé à la règle simple qu'il prétend remplacer. S'il ne fait pas mieux que la règle simple, on garde la règle simple et on vous le dit.

Ce qu'on livre

Les briques concrètes.

Une base fonctionnelle complète. Extensible par modules.

Diagnostic de vos données

Quelles sources, quel historique, quelle fiabilité réelle. Le document écrit dit ce qui est exploitable aujourd'hui et ce qui ne l'est pas encore.

Entrepôt et pipelines

Collecte, nettoyage et historisation automatisés, rejouables à l'identique. Un chiffre faux se corrige à la source, pas dans chaque tableur qui l'a recopié.

Modèles prédictifs

Départs clients, pannes à venir, prévision de demande, scoring. Chaque modèle est livré avec sa marge d'erreur, pas avec une promesse.

Tableaux de bord décisionnels

Construits avec ceux qui arbitrent, sur les quelques indicateurs qu'ils regardent vraiment. Dix courbes lues valent mieux que cent affichées.

Qualité et gouvernance

Une définition écrite par indicateur, un responsable par donnée, des contrôles qui alertent quand une source se met à mentir en silence.

Hébergement en France

Entrepôt et traitements sur une infrastructure française ou européenne. Un entrepôt concentre vos données : il se protège en conséquence.

FAQ

Questions fréquentes sur ce domaine.

Quelle différence avec votre offre IA & Automatisation ?

Les deux exploitent vos données, mais pas dans le même but. IA et automatisation, c'est ce qui agit à votre place : un agent qui répond, un traitement qui relance, une saisie qui disparaît. Data Science et IA, c'est ce qui éclaire vos décisions : comprendre ce qui s'est passé, estimer ce qui va arriver, arbitrer sur des chiffres. Une formule pour trancher : l'une automatise le travail, l'autre éclaire les décisions. Si votre besoin est de récupérer des heures, allez voir IA & Automatisation. Si c'est de décider mieux, vous êtes au bon endroit. Les deux se combinent très bien, mais dans cet ordre.

Faut-il beaucoup de données pour prédire quelque chose ?

Oui, et c'est le motif pour lequel on refuse le plus de projets. Un modèle apprend sur du passé : sans historique daté, complet et couvrant plusieurs de vos cycles d'activité, il n'y a rien à apprendre et le résultat vaut un tirage au sort présenté avec assurance. L'ordre de grandeur utile se compte en milliers de cas et en années, pas en trois fichiers de tableur. Quand ça manque, on le dit et on commence par organiser la collecte, ce qui rendra le sujet possible dans un an ou deux.

Combien de temps avant un premier résultat ?

Un tableau de bord réellement utilisé sort en 4 à 8 semaines quand les données sont accessibles. Un premier modèle prédictif se compte plutôt en 3 à 6 mois, et l'essentiel de ce délai n'est pas le modèle : la reprise d'historique, le nettoyage et la mise en cohérence occupent environ les trois quarts du travail. C'est vrai partout, y compris chez ceux qui préfèrent ne pas l'annoncer avant la signature.

Un modèle, est-ce que ça vieillit ?

Oui, toujours, et sans prévenir. Vos clients changent, vos prix changent, votre marché change, et un modèle entraîné sur l'an dernier se met à se tromper sans que rien ne clignote. On surveille donc ses performances en continu et on le réentraîne à intervalles définis. Un modèle prédictif est un équipement à entretenir, pas un livrable qu'on pose une fois. Le coût de cet entretien figure dans le devis initial, pas dans un avenant.

On a déjà des tableaux de bord, mais personne ne les ouvre.

C'est le cas le plus fréquent, et ça ne se répare pas en ajoutant des graphiques. Un tableau de bord n'est consulté que s'il répond à une question que quelqu'un se pose vraiment et s'il débouche sur une action. On part donc de la décision et non de la donnée : qui arbitre quoi, à quelle fréquence, et de quel chiffre cette personne a besoin pour trancher. Ce qui ne sert aucune décision est retiré, même quand c'est joli.

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